(57)【要約】    【課題】  信頼性の高い画面の線欠陥の検出方法及び検出装置の提供。    【解決手段】  入力された画面の画像情報から着目画素を選択し、当該着目画素を含むようにサンプリング領域を画定するサンプリング領域画定過程と、前記サンプリング領域の画素データから各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる特徴画素を抽出する特徴画素抽出過程と、前記着目画素に、前記特徴画素の位置情報から得られる線欠陥の予想位置と前記着目画素との距離に応じた重み付けを行った値を設定する特徴値設定過程と、前記サンプリング領域画定過程から前記特徴値設定過程までの過程を各着目画素について繰り返し行うことにより、前記画面の全体領域における全画素について特徴値を設定し、当該特徴値に基づいて前記画面の線欠陥を判別する判別過程と、を含む画面の線欠陥の検出方法により、上記課題を解決する。【選択図】    図３
2006047077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画面の画像情報から着目画素を選択し、当該着目画素を含むようにサンプリング領域を画定するサンプリング領域画定過程と、
前記サンプリング領域の画素データから各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる特徴画素を抽出する特徴画素抽出過程と、
前記着目画素に、前記特徴画素の位置情報から得られる線欠陥の予想位置と前記着目画素との距離に応じた重み付けを行った値を設定する特徴値設定過程と、
前記サンプリング領域画定過程から前記特徴値設定過程までの過程を各着目画素について繰り返し行うことにより、前記画面の全体領域における全画素について特徴値を設定し、当該特徴値に基づいて前記画面の線欠陥を判別する判別過程と、
を含むことを特徴とする画面の線欠陥の検出方法。
【請求項２】
前記特徴値設定過程が、
前記特徴画素から仮想線を作成する過程と、
前記仮想線と前記着目画素との距離を算出する過程と、
前記距離に応じた重み付けを行った値を、前記着目画素に設定する過程と、
を含む、請求項１に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項３】
前記特徴値設定過程が、
前記着目画素を含み、前記画素列に垂直な基準線と、前記各特徴画素との距離を算出する過程と、
前記距離に応じた重み付けを行った値を、前記着目画素に設定する過程と、
を含む、請求項１に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項４】
前記判別過程が、
前記サンプリング領域画定過程から前記特徴値設定過程までの過程を各着目画素について繰り返し行うことにより、前記全体領域における全画素について特徴値を設定した特徴値マップを作成する過程と、
前記特徴値マップに基づいて前記画面の線欠陥を判別する過程と、
を含む、請求項１〜３のいずれかに記載の線欠陥の検出方法。
【請求項５】
前記画面の線欠陥を判別する過程が、前記特徴値マップに基づいて、前記特徴値を積算し、積算値の最大値と所定の閾値とを比較することにより、線欠陥を検出する過程である、請求項４に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項６】
前記画面の線欠陥を判別する過程が、
前記特徴値マップを、一軸方向に分割する分割過程と、
前記分割された領域ごとに、前記特徴値を積算して積算値の最大値を求める最大値算出過程と、
前記各分割領域の積算値の最大値を比較して、当該最大値の中で最も大きな値と所定の閾値とを比較することにより、線欠陥を検出する線欠陥検出過程と、
を含む、請求項４に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項７】
前記画面の線欠陥を判別する過程が、
前記特徴値マップ内に所定の積算範囲を定め、当該積算範囲内で前記特徴値を積算して積算値の最大値を求める第一の最大値算出過程と、
次の積算範囲を前の積算範囲と一部重複するように設定し、当該次の積算範囲について前記特徴値の積算値の最大値を求める第二の最大値算出過程と、
前記第二の最大値算出過程を繰り返すことにより、前記特徴値マップ内の全範囲にわたって積算を行い、各積算範囲の積算値の最大値を比較して、当該最大値の中で最も大きな値と所定の閾値とを比較することにより線欠陥を検出する線欠陥検出過程と、
を含む、請求項４に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項８】
前記サンプリング領域画定過程の前に、前記画像情報を一軸方向に圧縮し、圧縮画像を得る画像圧縮過程を含む、
請求項１〜７のいずれかに記載の線欠陥の検出方法。
【請求項９】
前記画像圧縮過程が、前記画像情報を少なくとも２つの圧縮率で圧縮し、少なくとも２つの圧縮画像を得る過程である、請求項８に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項１０】
前記サンプリング領域画定過程は、
前記サンプリング領域が、通常前記着目画素が略中央に位置するように定め、当該着目画素が当該サンプリング領域の略中央に位置するように定めると当該サンプリング領域が検査対象となる前記全体領域からはみ出す場合にのみ、前記サンプリング領域が前記全体領域に収まるように、当該サンプリング領域の端が前記全体領域の端と合致するように前記サンプリング領域の位置が定められる、請求項１〜９のいずれかに記載の線欠陥の検出方法。
【請求項１１】
前記サンプリング領域画定過程の前に、入力された画面の画像情報から検査対象となる領域を抽出する抽出過程をさらに含む、請求項１〜１０のいずれか１項に記載の線欠陥の検出方法。
【請求項１２】
入力された画面の画像情報から着目画素を選択し、当該着目画素を含むようにサンプリング領域を画定するサンプリング領域画定手段と、前記サンプリング領域の画素データから各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる特徴画素を抽出する特徴画素抽出手段と、前記着目画素に、前記特徴画素の位置情報から得られる線欠陥の予想位置と前記着目画素との距離に応じた重み付けを行った値を設定する特徴値設定手段とを有し、前記画面の全体領域における各着目画素について特徴値を設定し、当該特徴値に基づいて前記画面の線欠陥を判別する線欠陥検出手段を含むことを特徴とする画面の線欠陥の検出装置。
【請求項１３】
前記特徴値設定手段が、
前記特徴画素から仮想線を作成する仮想線作成手段と、前記仮想線と前記着目画素との距離を算出する距離算出手段と、前記着目画素に前記距離に応じた重み付けを行った値を設定する設定手段と、
を含む、請求項１２に記載の線欠陥の検出装置。
【請求項１４】
前記特徴値設定手段が、
前記着目画素を含み、前記画素列に垂直な基準線と、前記各特徴画素との距離を算出する距離算出手段と、前記距離に応じた重み付けを行った値を、前記着目画素に設定する設定手段と、
を含む、請求項１２に記載の線欠陥の検出装置。
【請求項１５】
前記判別手段が、前記全体領域における各着目画素について特徴値を設定した後、当該特徴値に基づいて特徴値マップを作成する、請求項１２〜１５のいずれかに記載の線欠陥の検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画面の線欠陥の検出方法及び検出装置に関し、詳しくは、信頼性の高い画面の線欠陥の検出方法及び検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、液晶パネル等の表示デバイスやプロジェクタなどのさらなる高機能・高画質化が求められており、感度よく輝度ムラを検出し得る輝度ムラの自動検査方法及びそれを実行し得る自動検査装置の開発が望まれている。
【０００３】
その一環として、検査対象とされる画面の縦又は横方向に連続して発生する線欠陥を自動検出する方法が試みられている。
【０００４】
例えば特許文献１には、注目画素を中心として垂直方向（縦方向）、水平方向（横方向）又は斜め方向に画素値を積算して最大値を抽出し、線欠陥を抽出するための画像を生成し、所定の閾値と比較することにより線欠陥を検出する方法が開示されている。
【０００５】
また、特許文献２には、取り込み画像の角度や光学系の歪み補正を行い、シェーディング補正することにより、線欠陥の検出力をさらに向上させる方法が開示されている。
【特許文献１】特開平１０−２４０９３３号公報
【特許文献２】特開２００３−１６８１０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記従来の方法では、輝度の極端に高い又は極端に低い点欠陥や従来の前処理により除去し得ないノイズの影響により本来線欠陥が存在していない箇所にも欠陥が存在していると判断してしまうことがあり、検出結果の信頼性の点で十分とはいえなかった。
【０００７】
よって、本発明は、信頼性の高い画面の線欠陥の検出方法及び検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題を解決するために、本発明は、入力された画面の画像情報から着目画素を選択し、当該着目画素を含むようにサンプリング領域を画定するサンプリング領域画定過程と、前記サンプリング領域の画素データから各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる特徴画素を抽出する特徴画素抽出過程と、前記着目画素に、前記特徴画素の位置情報から得られる線欠陥の予想位置と前記着目画素との距離に応じた重み付けを行った値を設定する特徴値設定過程と、前記サンプリング領域画定過程から前記特徴値設定過程までの過程を各着目画素について繰り返し行うことにより、前記画面の全体領域における全画素について特徴値を設定し、当該特徴値に基づいて前記画面の線欠陥を判別する判別過程と、を含む画面の線欠陥の検出方法を提供するものである。
【０００９】
これによれば、各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる線欠陥（線状欠陥ともいう）候補となる特徴画素を抽出し、全画素について当該特徴画素との距離情報に基づく特徴値を付与することにより、線欠陥以外の点欠陥（点状欠陥ともいう）やノイズの影響を低減しているので、線欠陥を感度良く検出することが可能となり、また、得られる検出結果の信頼性も高い。
【００１０】
ここで、例えばいわゆる白色の線欠陥（以下、白線欠陥ともいう）を検出する場合には、特徴画素抽出過程において最大輝度のものを抽出すればよく、また、いわゆる黒色の線欠陥（以下、黒線欠陥ともいう）を検出する場合には、特徴画素抽出過程において最小輝度のものを抽出すればよい。
【００１１】
また、例えば、Ｘ軸方向に延在する線欠陥（以下、Ｘ線欠陥ともいう）を検出する場合には、特徴画素抽出過程において、Ｘ軸に垂直な画素列（Ｙ軸に平行な画素列）ごとに輝度の最大又は最小となる特徴画素を抽出する。また、例えば、Ｙ軸方向に延在する線欠陥（以下、Ｙ線欠陥ともいう）を検出する場合には、特徴画素抽出過程において、Ｙ軸に垂直な画素列（Ｘ軸に平行な画素列）ごとに輝度の最大又は最小となる特徴画素を抽出する。
【００１２】
前記特徴値設定過程としては、具体的には、例えば、前記特徴画素から仮想線を作成する過程と、前記仮想線と前記着目画素との距離を算出する過程と、前記距離に応じた重み付けを行った値を、前記着目画素に設定する過程と、を含む過程であってもよい。これによれば、特徴画素から仮想線を作成することで、線欠陥がある確率の高い位置に仮想線を引くことが可能となり、着目画素により確度の高い特徴値を設定することができる。
【００１３】
ここで、仮想線を作成する方法としては、具体的には、画素列に対して垂直方向に並ぶ値を最小二乗法により近似する方法、一次のモーメント算出による方法等を用いることができる。
【００１４】
また、前記特徴値設定過程は、前記着目画素を含み、前記画素列に垂直な基準線と、前記各特徴画素との距離を算出する過程と、前記距離に応じた重み付けを行った値を、前記着目画素に設定する過程と、を含む過程であってもよい。これによれば、仮想線を作成する過程が不要となるので、着目画素に比較的単純な処理で、確度の良い特徴値を設定することが可能となる。
【００１５】
好ましくは、前記判別過程が、前記サンプリング領域画定過程から前記特徴値設定過程までの過程を各着目画素について繰り返し行うことにより、前記全体領域における全画素について特徴値を設定した特徴値マップを作成する過程と、前記特徴値マップに基づいて前記画面の線欠陥を判別する過程と、を含む。このように、特徴値マップを作成することにより、線欠陥の判別がより容易となる。
【００１６】
好ましくは、前記画面の線欠陥を判別する過程が、前記特徴値マップに基づいて、前記特徴値を積算し、積算値の最大値と所定の閾値とを比較することにより、線欠陥を検出する過程である。これにより、簡便に判別が可能となる。
【００１７】
好ましくは、前記画面の線欠陥を判別する過程が、前記特徴値マップを、一軸方向に分割する分割過程と、前記分割された領域ごとに、前記特徴値を積算して積算値の最大値を求める最大値算出過程と、前記各分割領域の積算値の最大値を比較して、当該最大値の中で最も大きな値と所定の閾値とを比較することにより、線欠陥を検出する線欠陥検出過程と、を含む。これにより、線長が短い線欠陥の検出が可能となる。
【００１８】
好ましくは、前記画面の線欠陥を判別する過程が、前記特徴値マップ内に所定の積算範囲を定め、当該積算範囲内で前記特徴値を積算して積算値の最大値を求める第一の最大値算出過程と、次の積算範囲を前の積算範囲と一部重複するように設定し、当該次の積算範囲について前記特徴値の積算値の最大値を求める第二の最大値算出過程と、前記第二の最大値算出過程を繰り返すことにより、前記特徴値マップ内の全範囲にわたって積算を行い、各積算範囲の積算値の最大値を比較して、当該最大値の中で最も大きな値と所定の閾値とを比較することにより線欠陥を検出する線欠陥検出過程と、を含む。分割位置に短い線欠陥があった場合、画像が分割されることで、線欠陥がさらに短くなってしまい、検出し得ない場合が想定される。しかし、このように一部が重複した分割画像についても積算することで、このような不都合を回避することが可能となる。
【００１９】
好ましくは、前記サンプリング領域画定過程の前に、前記画像情報を一軸方向に圧縮し、圧縮画像を得る画像圧縮過程を含む。これによれば、線欠陥の線幅が太い場合においても検出が可能となる。
【００２０】
好ましくは、前記画像圧縮過程が、前記画像情報を少なくとも２つの圧縮率で圧縮し、少なくとも２つの圧縮画像を得る過程である。これによれば、複数の線幅を有する線欠陥が存在した場合においても、確実に検出することが可能となる。
【００２１】
好ましくは、前記サンプリング領域画定過程は、前記サンプリング領域が、通常前記着目画素が略中央に位置するように定め、当該着目画素が当該サンプリング領域の略中央に位置するように定めると当該サンプリング領域が検査対象となる前記全体領域からはみ出す場合にのみ、前記サンプリング領域が前記全体領域に収まるように、当該サンプリング領域の端が前記全体領域の端と合致するように前記サンプリング領域の位置が定められる。これによれば、サンプリング領域が全体領域からはみ出した場合においても、比較的単純な処理で、後の工程において確度の高い情報を着目画素に付与することが可能となる。
【００２２】
好ましくは、前記サンプリング領域画定過程の前に、入力された画面の画像情報から検査対象となる領域を抽出する抽出過程をさらに含む。例えば、一旦投射された映像を撮影した場合など、画像情報に画面以外の情報が含まれてしまう場合もあり、検出感度を下げる虞があるが、これによれば、このような不都合を回避することが可能となる。
【００２３】
本発明の他の態様は、入力された画面の画像情報から着目画素を選択し、当該着目画素を含むようにサンプリング領域を画定するサンプリング領域画定手段と、前記サンプリング領域の画素データから各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる特徴画素を抽出する特徴画素抽出手段と、前記着目画素に、前記特徴画素の位置情報から得られる線欠陥の予想位置と前記着目画素との距離に応じた重み付けを行った値を設定する特徴値設定手段とを有し、前記画面の全体領域における各着目画素について特徴値を設定し、当該特徴値に基づいて前記画面の線欠陥を判別する判別手段を含む画面の線欠陥の検出装置である。
【００２４】
これによれば、各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる線欠陥（線状欠陥ともいう）候補となる特徴画素を抽出し、全画素について当該特徴画素との距離情報に基づく特徴値を付与することにより、線欠陥以外の点欠陥（点状欠陥ともいう）やノイズの影響を低減しているので、線欠陥を感度良く検出することが可能となる。
【００２５】
具体的には、前記特徴値設定手段は、前記特徴画素から仮想線を作成する仮想線作成手段と、前記仮想線と前記着目画素との距離を算出する距離算出手段と、前記着目画素に前記距離に応じた重み付けを行った値を設定する設定手段と、を含むものであってもよい。これによれば、特徴画素から仮想線を作成することで、線欠陥がある確率の高い位置に仮想線を引くことが可能となり、着目画素により確度の高い特徴値を設定することができる。
【００２６】
また、前記特徴値設定手段は、前記着目画素を含み、前記画素列に垂直な基準線と、前記各特徴画素との距離を算出する距離算出手段と、前記距離に応じた重み付けを行った値を、前記着目画素に設定する設定手段と、を含むものであってもよい。これによれば、仮想線を作成する手段が不要となるので、着目画素に比較的単純な手段で、確度の良い特徴値を設定することが可能となる。
【００２７】
好ましくは、前記判別手段が、前記全体領域における各着目画素について特徴値を設定した後、当該特徴値に基づいて特徴値マップを作成する。これによれば、線欠陥の判別がより容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、本発明について図面を参照しながら説明する。
図１（ａ）は、本発明の画面の線欠陥の検出装置の一例を示す構成図である。本実施形態では、液晶ライトバルブをプロジェクタ１００でスクリーン１２０に投射した画面１１０を検査する場合について説明する。
【００２９】
本実施形態の線欠陥の検出装置は、スクリーン１２０に投射した画面１１０を撮像するための撮像手段２００と、撮像手段２００より得られる画像情報（画像データ）より線欠陥を検出するための画像情報処理部３００と、画像情報処理部３００により得られた検出情報を出力するための出力部４００と、から主に構成されている。
【００３０】
画像情報処理部３００は、入力部３１０と、検査対象領域抽出部３２０と、背景画像差分処理部３３０と、平滑化処理部３４０と、画像複製部３５０と、線欠陥検出部３６０と、を含み構成されている。画像情報処理部３００は、通常、中央処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）で構成される。
【００３１】
入力部３１０には、撮像手段２００により得られる画像情報がデジタル信号として入力され、この画像情報は図示しない記憶手段に記憶される。検査対象領域抽出部３２０は、得られた取り込み画像の画像情報の中から検査対象となる領域（検査対象領域）を抽出する。すなわち、スクリーン１２０に投射した画面１１０を撮像する場合、投射した画面１１０の他に画像が映し出されていないスクリーン１２０の一部も取り込んでしまう場合がある。このような場合に例えば、取り込んだ画像情報に基づいて、検査対象となる画像の四隅の座標を検出することなどにより、検査対象となる画面１１０部分だけを抽出する。なお、この際、取り込んだ画面１１０が歪んだり、傾いている場合には、検査対象領域に対して幾何学的変形を施すことにより、矩形状の画像領域に再構成する処理を行ってもよい。背景画像差分処理部３３０は、検査対象画像領域内の数箇所から代表値をサンプリングし、各サンプリング値の間を直線補間又はスプライン補間等により補間することにより、背景画像を作成し、元の画像から減算又は除算するといったシェーディング補正を行う。平滑化処理部３４０は、平均化フィルタ又はメディアンフィルタ等の空間フィルタを用い、撮像手段２００の特性等により生じるノイズ成分を除去する。画像複製部３５０は、線欠陥検出部３６０で行う処理の種類の数に応じて、処理対象となる画像を複製し、図示しない記憶手段に記憶する。図１（ｂ）に示すように、線欠陥検出部３６０は、サンプリング領域画定部３６２と、特徴画素抽出部３６４と、特徴値設定部３６６と、線欠陥判別部３６８とから主に構成されている。線欠陥検出部３６０では、検査対象となる画像から線欠陥候補を抽出する。その後、線欠陥検出部３６０で抽出された線欠陥候補が、線欠陥であるか否かを判別する。なお、線欠陥検出部３６０については、線欠陥検出処理の流れと共に、後に詳述する。
【００３２】
出力手段４００は、判定結果を出力するものである。出力手段４００としては、例えばモニタ等の表示手段やプリンタ等が挙げられる。
【００３３】
次に、図２を参照しながら、線欠陥検出処理の全体の流れについて説明する。図２は、本実施形態の線欠陥検出処理の流れを示す流れ図である。
【００３４】
まず、撮像手段２００は、画面１１０を撮像する（Ｓ１０１）。検査対象領域抽出部３２０が、得られた画像情報から検査対象領域を抽出し（Ｓ１０２）、続いて、背景画像差分処理部３３０が、検査対象領域の画像情報をシェーディング補正する（Ｓ１０３）。次に、平滑化処理部３４０が、空間フィルタを用いたノイズ成分の除去を行った後（Ｓ１０４）、画像複製部３５０により、検出する線欠陥の種類（Ｘ軸方向に延在する黒線欠陥、Ｘ軸方向に延在する白線欠陥、Ｙ軸方向に延在する黒線欠陥、Ｙ軸方向に延在する白線欠陥）に応じた数だけ、画像情報を複製する（Ｓ１０５）。このようにして得られた画像情報に基づいて、線欠陥検出部３６０は、検査対象領域内の全着目画素に所定の手順で特徴値を付与することにより特徴値マップを作成し（Ｓ１０６）、この特徴値マップに基づいて線欠陥の判別処理を行う（Ｓ１０７）。
【００３５】
以下に、Ｓ１０６及びＳ１０７に示した処理の詳細な手順について説明する。
線欠陥検出処理についてＹ軸方向に延在する白線欠陥（以下、Ｙ白線欠陥ともいう）の検出処理を例に採り説明する。
【００３６】
まず、Ｓ１０６について図３を参照しながら説明する。図３は、図２におけるＳ１０６の詳細な手順を示す流れ図である。
【００３７】
サンプリング領域画定部３６２は、まず、サンプリング領域のサイズ（大きさ）を決定する（Ｓ１１１）。サンプリング領域のサイズは、検出精度、検出したい線欠陥の長さ、検出したい線欠陥の幅、検出時間等に応じて適宜設定される。サンプリング領域の形状は、正方形（ｎ×ｎ）であっても長方形（ｎ×ｍ）であってもよい。また、ｎ，ｍは、例えば３＜ｎ＜５０、３＜ｍ＜５０であり、好ましくは、ｎ＝７又は９の正方形であることが望ましい。なお、奇数の数値を用いたのは、後のステップで、着目画素がサンプリング領域の中心となるようサンプリング領域の位置が定められるためである。したがって、もし、着目画素がサンプリング領域の中心に位置しない場合には、特に奇数でなくともよい。また、長方形の場合には、ｎ＜ｍとした場合に、ｍが線欠陥の長さ方向となるようにサンプリング領域の向きが定められることが好ましい。なお、ｎ，ｍが大きすぎると、処理時間が増加する傾向にある。本例では、９×９の正方形状のサンプリング領域を用いている。
【００３８】
次に、サンプリング領域画定部３６２は、図４に示すように、検査対象領域１１２内から任意の着目画素１１６を選択し（Ｓ１１２）、この着目画素１１６が中心となるように、サンプリング領域１１４の位置を画定する（Ｓ１１３）。
【００３９】
特徴画素抽出部３６４は、サンプリング領域１１４内のＸ軸に沿った列を順次走査し、この各画素列ごとにＸ軸座標値の画素の輝度値を比較して、輝度が最大である画素の座標値（図５中のＭａｘ０〜Ｍａｘ８）を抽出する（Ｓ１１４）。本実施形態のような微小なサンプリング領域１１４内には、Ｙ白線欠陥は１本しかないと想定されるため、このように各列ごとに最大輝度を有する画素を抽出することにより、Ｙ白線欠陥がある場所の予測が可能となる。サンプリング領域１１４内の全画素について調査を完了するまで繰り返し、この処理を行う（Ｓ１１５）。
【００４０】
サンプリング領域１１４内の全画素について調査が完了すると、特徴値設定部３６６内にある図示しない仮想線作成手段は、最大輝度の座標値から仮想線を作成する（Ｓ１１６）。
【００４１】
ここで、具体的な仮想線の作成方法について、図６を参照しながら説明する。図６（ａ）〜（ｃ）は、仮想線の作成方法について説明するための図である。ここでは、一次モーメントの算出により仮想線を求める。まず、サンプリング領域１１４内のＹ軸に平行な列のうち任意の一の列に線欠陥があると仮定して、当該直線と各最大輝度の画素との距離モーメント（Ｍ０〜Ｍ８）の総和（Ｍｓｉ）を求める。具体的には、仮想線を順次Ｘ軸方向に移動させ、全ての列について最大輝度の画素との距離モーメントの総和（Ｍｓｉ）を求める（図６（ａ）及び図６（ｂ）参照）。ここでは、距離モーメントは、各最大輝度の画素のＸ座標値と仮想線候補（Ｆｃ０〜Ｆｃ８）のＸ座標値との距離を二乗したものである。表１にサンプリング領域内の全ての仮想線候補と最大輝度の画素との距離モーメントの総和を計算した結果を示す。
【００４２】
【表１】
2006047077.tif 000003
【００４３】
この表中、距離モーメント（Ｍ０〜Ｍ８）の総和（Ｍｓ０〜Ｍｓ８）が最小となる仮想線候補（ここではＭｓ６）が仮想線となる。このサンプリング領域内に仮にＹ白線欠陥が存在した場合には、最大輝度を有する座標値付近に存在すると考えられるので、このような処理を行うことにより、線欠陥がある確率の高い位置を予測することが可能となる。
【００４４】
次に、特徴値設定部３６６内の図示しない距離算出手段が、着目画素１１６と仮想線Ｆｃ６との距離（Ｌ）を算出する（Ｓ１１７、図６（ｃ）参照）。
【００４５】
仮想線Ｆｃ６と着目画素１１６との距離（Ｌ）と予め設定した任意の距離閾値（Ｌｓ）とを比較し（Ｓ１１８）、距離が閾値（Ｌｓ）以下であれば、着目画素１１６に得点を加算する（特徴値を設定する）（Ｓ１１９）。また、距離が閾値（Ｌｓ）を越えていた場合には、着目画素１１６に得点は加算されない。
【００４６】
着目画素１１６に付与する得点には、上記のように算出した距離（Ｌ）の他、距離モーメントの総和（Ｍｓｉ、この例の場合Ｍｓ６となる）及び欠陥輝度差（Ｄ）等に基づいた得点が加算される。なお、欠陥輝度差は、例えば各最大輝度の平均値と各最大輝度値以外の画素輝度の平均値の差としてもよい。
【００４７】
得点Ｐ１（ｘ，ｙ）の加算方法の一例としては、次式が挙げられる。
【００４８】
【数１】
2006047077.tif 000004
【００４９】
以上の処理を検査対象となる領域全体（全体領域）内の全ての画素について繰り返し行い、全画素に得点を付与する（Ｓ１２０）。
【００５０】
特徴値設定部３６６内の図示しないマップ作成手段では、以上のようにして全画素について得られた得点を画素の座標値に対応させた特徴値マップを作成する（Ｓ１２１）。図９は、特徴値マップの一例を示す図である。なお、この特徴値マップを元に、線欠陥の有無を判別するための線欠陥検出用画像を再構成してもよい。
【００５１】
上記のような特徴値マップを元に、線欠陥判別部３６８が線欠陥の判別を行う。
Ｓ１０７について図７を参照しながら説明する。図７は、図２におけるＳ１０７の詳細な手順を示す流れ図である。
【００５２】
まず、上記特徴値マップから、画像（画面）サイズを取得する（Ｓ２１１）。
次に、特徴値マップをＹ軸方向に分割する。
【００５３】
具体的には、まず、特徴値マップのＹ軸方向における分割数を決定し、取得した画像サイズに基づき特徴値マップの分割サイズを算出する（Ｓ２１２）。例えば、Ｙ軸方向に４分割する場合には、特徴値マップ（全体画像）のサイズが（ｘ，ｙ）＝（１２８０，９６０）である場合、Ｙ軸分割サイズは、（ｘ，ｙ）＝（１２８０，２４０）となる。なお、分割サイズは、特に限定するものではないが、例えば検出したい線欠陥の長さ等に応じて適宜設定される。
【００５４】
次に、特徴値マップをＹ軸方向に上記のように定められた所定の分割サイズで分割する（Ｓ２１３）。この際、特徴値マップの端から所定の分割サイズで分割した分割領域と、ハーフピッチずらして所定の分割サイズに分割した領域との合計２ｘ−１個（ｘ：画像端から分割する場合の分割数）の分割領域を作成する。
【００５５】
図８を参照しながら、特徴値マップの分割の方法について説明する。図８は、特徴値マップの分割方法について説明するための図である。なお、図８では、理解容易のため、特徴値マップに対応する画像を模式的に記載した。図８に示すように、線欠陥検出用画像を４分割する場合には、分割前の画像（特徴値マップ）（図８（ａ）参照）から４分割した４つの分割領域（図８（ｂ）参照）の他、ハーフピッチずらした３つの分割領域（図８（ｃ）参照）が得られるため、計７つの分割領域が得られる。
【００５６】
これらの分割領域を各々分割方向（Ｙ軸方向）に積算する（Ｓ２１４）。積算値の最大値を算出する（Ｓ２１５）。この処理を繰り返すことにより、全分割領域について各々積算値の最大値を算出する（Ｓ２１６）。次に、各分割領域ごとに取得した最大値のうち、最も大きな値を抽出する（Ｓ２１７）。取得した最も大きな値と任意の判定閾値ＮＧth（判定の基準となる閾値）を比較し（Ｓ２１８）、判定閾値以上の値であれば、線欠陥有り(不良品)と判定する（Ｓ２１９）。また、判定閾値未満であれば、線欠陥無し（良品）と判断する。このような処理により線欠陥の有無が判別される。
【００５７】
以下に、具体例を挙げて説明する。例えば図１０（ａ）に示す線欠陥検出用画像の分割画像から得られる各分割領域の積算値の最大値が下記表２のような結果となる場合、積算値の最大値が最も大きな分割領域は、Ｎｏ．５となる。
【００５８】
【表２】
2006047077.tif 000005
【００５９】
ここで、Ｎｏ．５の分割画像は、判定閾値ＮＧth＝１０００の場合には、ＮＧth＜２４８５となるので、線欠陥有り（不良品）と判断される。
【００６０】
また、図１０（ｂ）に示す線欠陥検出用画像の分割画像から得られる最大値が下記表３のような結果となる場合には、積算値の最大値が最も大きな分割画像は、Ｎｏ．３となる。
【００６１】
【表３】
2006047077.tif 000006
【００６２】
ここで、Ｎｏ．３の分割画像は、判定閾値ＮＧth＝１０００の場合には、ＮＧth＞５１２となるので、線欠陥無し（良品）と判断される。
【００６３】
本実施形態の線欠陥の検出方法に基づき、検査した結果を図１１及び図１２に示す。図１１（ａ）は、線欠陥の位置を参照するための図であり、図１１（ｂ）は、検出容易な線欠陥を従来法で検出した場合の検出結果を示す図であり、図１１（ｃ）は、本実施形態の方法で検出した場合の検出結果を示す図である。ここで、従来法とは、本実施形態のような処理を行わずに画面データをＹ軸方向に積算したのみのデータである。図１１（ｃ）に示すように、従来法では、線欠陥に該当するピークが不明確であるのに対し、本発明では、線欠陥のピークが際立っている。図１２（ａ）は、線欠陥の位置を参照するための図であり、図１２（ｂ）は、目視限界の線欠陥を従来法で検出した場合の検出結果を示す図であり、図１２（ｃ）は、本実施形態の方法で検出した場合の検出結果を示す図である。図１２（ｂ）及び（ｃ）に見られるように、本実施形態の方法によれば、従来法では検出困難であった目視限界レベルの線欠陥をも容易に検出可能となる。
【００６４】
本実施形態によれば、各画素列ごとに輝度が最大又は最小となる線欠陥（線状欠陥ともいう）候補となる特徴画素を抽出し、全画素について当該特徴画素との距離情報に基づく特徴値を付与することにより、線欠陥以外の点欠陥（点状欠陥ともいう）やノイズの影響を低減しているので、線欠陥を感度良く検出することが可能となり、また、得られる検出結果の信頼性も高い。また、特徴画素から一次モーメント算出により仮想線を作成することで、線欠陥のある確率の高い位置に仮想線を作成することが可能となるので、着目画素により確度の高い情報を付与（特徴値を設定）することができる。これにより、線欠陥検出の信頼性が一層向上する。
【００６５】
また、上記例においては、中間処理として、特徴値マップを作成する例について説明したが、処理速度の十分に速いＣＰＵを用いる場合には、特徴値マップを作成せずに直接積算処理を行ってもよい。
【００６６】
また、上記例では、線欠陥の判別処理において、積算値の最大値に基づき線欠陥の有無を判別したが、これに限らず、例えば、積算値の最大値と積算値の平均値との差を所定の閾値と比較することにより判別してもよい。
【００６７】
また、上記例では、注目画素はサンプリング領域の略中央になるよう設定したが、これに限定されず、例えば、サンプリング領域内の端部に配置されるよう設定されていてもよい。
【００６８】
また、上記例では、白線欠陥の検出方法について説明したが、最大輝度の画素を検出する代わりに最小輝度の画素を検出することにより、黒線欠陥を検出することもできる。また、上記例では、Ｙ軸上に延在する線欠陥の検出方法について説明したが、これに変えて、画素の検出方向、線欠陥検出用画像の分割方向等を適宜変更することで、同様の処理によりＸ軸上に延在する線欠陥を検出することも可能である。したがって、画像複製部３５０において、線欠陥の種類に応じた数の画像を複製することで、このような他の線欠陥についても同時に検出処理を行うことが可能である。
【００６９】
（変形例）
次に、サンプリング領域の画定方法の変形例について説明する。
図１３は、サンプリング領域の画定方法の変形例について説明する図である。
【００７０】
図１３（ａ）に示すように、画像端では、中央に着目画素を配置するようサンプリング領域１１４を画定すると、サンプリング領域１１４が画像領域外にはみ出してしまう。このような場合に、本例では、図１３（ｂ）に示すように、サンプリング領域１１４を画像領域内に収まるように上下左右に移動させる。具体的には、サンプリング領域１１４の端部と画像の端部の位置を合致させる。この後は、通常と同様の処理を行うことができる。
【００７１】
このように、サンプリング領域の端部を画像領域の端部とあわせることで、サンプリング領域を画像領域内に収めることができるので、仮想の領域を設けたり、仮想の値を設定することもないため、より正確な線欠陥との距離情報を着目画素に与えることが可能となる。よって、より信頼性の高い検出結果を得ることが可能となる。
【００７２】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、サンプリング領域内において仮想線を抽出し、この仮想線と着目画素の距離に基づいて、着目画素に得点（特徴値）を付与したが、得点の付与方法はこれに限定されるものではない。
【００７３】
本実施形態では、着目画素への得点の付与方法の他の態様について説明する。
図１４は、本実施形態の線欠陥検出処理のフローを示すフローチャートである。Ｓ３１１〜Ｓ３１５のステップは、図３におけるＳ１１１〜Ｓ１１５と同様である。
【００７４】
特徴画素抽出部３６４により特徴画素を抽出した後、本実施形態では、特徴値設定部３６６に含まれる図示しない距離算出手段により各特徴画素と着目画素のｘ軸方向成分の距離を算出し、その総和を求める（Ｓ３１６）。以下に、具体的に説明する。
【００７５】
まず、各特徴画素のｘ座標値と着目画素のｘ座標値との差の二乗（距離モーメント）を各々算出する。図１５は、任意のサンプリング領域における各特徴画素と着目画素との距離の算出方法を説明するための図である。ここでは、図１５に示すように、ｘ軸方向に平行な最上列から、ｍ0＝２2＝４、ｍ1＝４2＝１６、ｍ2＝１2＝１、ｍ3＝２2＝４、ｍ4＝３2＝９、ｍ5＝１2＝１、ｍ6＝０2＝０、ｍ7＝３2＝９、ｍ8＝２2＝４となる。次に、ｍ0〜ｍ8の総和ｍsiを算出する。図１５を例にとると総和ｍsiは、下記のようになる。
【００７６】
【数２】
2006047077.tif 000007
【００７７】
特徴値設定部３６６は、このように各サンプリング領域で算出した総和ｍsiと距離閾値ｍthとを比較して、線欠陥候補の有無を判別する（Ｓ３１７）。例えば、ｍth＝５０のとき、図１６（ａ）では、ｍs1＝９＜ｍthとなり線欠陥候補が有ると判断され、図１６（ｂ）では、ｍs2＝８１＞Ｍthとなり線欠陥候補が無いと判断される。また、図１６（ｃ）では、ｍS3＝１６＜ｍthとなり線欠陥候補が有ると判断される。
【００７８】
線欠陥候補が有ると判断された場合、特徴値設定部３６６により、線欠陥候補が有ると判断されたサンプリング領域内の着目画素に距離情報に応じた点数（特徴値）が付与される（Ｓ３１８）。得点の付与式の一例を挙げると、下記のようなものが挙げられる。
【００７９】
【数３】
2006047077.tif 000008
【００８０】
上記式中、ａ，ｂは、任意の可変係数（浮動小数型）である。また、距離係数＋１としたのは、距離係数の最小値が０であるため、分母が０となるのを避けるためである。また、輝度差を絶対値としたのは、背景に対して明るいか暗いかで輝度差の値に正負が存在するため、輝度差が負の値となるのを避けるためである。
【００８１】
その後、全画素について上記処理を繰り返し行うことで、特徴値マップを形成する（Ｓ３１９，Ｓ３２０）。次いで、第一の実施形態と同様の判別処理を行うことで、線欠陥の有無を判別し得る。
【００８２】
本実施形態では、距離の二乗の総和に基づき、着目画素に特徴値を設定することになるので、比較的単純な処理で、しかも信頼性に足る特徴値を設定することが可能となる。したがって、高速でしかも信頼性に足る検出結果を得ることが可能となる。
【００８３】
（第３の実施形態）
取込んだ画像の線欠陥の線幅が太く、一画素の幅よりも線幅が大きくなってしまう場合などには、検出が不可能となってしまう場合がある。このような場合にも、線欠陥を検出し得るように、本実施形態では、線欠陥の検出処理を行う前に検査対象となる画像を縮小する処理を行う。
【００８４】
以下に、本実施形態について、図１７〜図１９を参照しながら説明する。
図１７は、本実施形態における線欠陥検出処理の流れを示す流れ図であり、図１８は、図１７におけるＳ４０５の詳細な手順を示す流れ図である。
【００８５】
本実施形態では、画像複製処理（Ｓ４０６）の前に画像縮小処理（Ｓ４０５）がなされる以外は、第１の実施形態と同様である。Ｓ４０５では、画像の検出したい線欠陥の延在する方向と垂直となる方向成分のみを縮小する処理を行う。
【００８６】
以下に、画像の縮小処理の具体的流れについて図１８を参照しながら説明する。本実施形態では、Ｙ線欠陥を検出する場合を例に採り説明するが、これに限定されるものではない。
【００８７】
まず、画像縮小処理が開始されると、Ｘ軸方向における画像の縮小率を設定する（Ｓ４１１）。ここで、縮小率は、予め適当な値を定めておいてもよい。また、今回検出したいと想定される線欠陥の太さに応じた縮小率を、場合に応じて適宜定めてもよい。また、様々な線幅の線欠陥に対応し得るよう、縮小率は、少なくとも２つ定めておくことが好ましい（例：縮小率１／２及び１／４など）。次に、縮小率の種類に応じた数だけ画像を複製する（Ｓ４１２）。次いで、得られた複製画像を、予め設定した縮小率に各々縮小する（Ｓ４１３）。
【００８８】
図１９（ａ）は、元の画像サイズを示す図であり、図１９（ｂ）は、縮小率を１／２とした場合の画像であり、図１９（ｃ）は、縮小率を１／４とした場合の画像である。図１９（ａ）〜（ｃ）に示すように、線欠陥の線幅が縮小される方向に画像を縮小することで、例えば、元の画像のままでは太すぎて検出し得なかった線欠陥Ｐ２及びＰ３が、１／２縮小することで、まず、Ｐ２が検出可能となり、さらに、１／４縮小することでＰ３が検出可能となる。すなわち、縮小率を適宜変化させることにより、元の画像サイズのままでは、検出し得なかった線欠陥をも本実施形態によれば、検出可能となる。また、同時に複数の縮小率の画像を得ることにより、同時に平行して線欠陥検出の処理を行うことも可能となるので、高速でより信頼性の高い検出結果を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】図１（ａ）は、本発明の画面の線欠陥の検出装置の一例を示す構成図であり、図１（ｂ）は、線欠陥検出部の詳細な構成を説明するための図である。
【図２】図２は、本実施形態の線欠陥検出処理の流れを示す流れ図である。
【図３】図３は、図２におけるＳ１０６の詳細な手順を示す流れ図である。
【図４】図４は、着目画素とサンプリング領域との関係について説明するための図である。
【図５】図５は、特徴値抽出処理について説明するための図である。
【図６】図６は、仮想線の作成方法について説明するための図である。
【図７】図７は、図２におけるＳ１０７の詳細な手順を示す流れ図である。
【図８】図８は、特徴値マップの分割方法について説明するための図である。
【図９】図９は、特徴値マップの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、線欠陥の具体例を示す図である。
【図１１】図１１は、第１の実施形態と従来法による線欠陥の検出感度の差を示す図である。
【図１２】図１２は、第１の実施形態と従来法による線欠陥の検出感度の差を示す図である。
【図１３】図１３は、サンプリング領域の画定方法の変形例について説明する図である。
【図１４】図１４は、第２の実施形態の線欠陥検出処理のフローを示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、任意のサンプリング領域における各特徴画素と着目画素との距離の算出方法を説明するための図である。
【図１６】図１６は、第２の実施形態の特徴値の設定方法について説明するための図である。
【図１７】図１７は、第３の実施形態における線欠陥検出処理の流れを示す流れ図である。
【図１８】図１８は、図１７におけるＳ４０５の詳細な手順を示す流れ図である。
【図１９】図１９（ａ）は、元の画像サイズを示す図であり、図１９（ｂ）は、縮小率を１／２とした場合の画像であり、図１９（ｃ）は、縮小率を１／４とした場合の画像である。
【符号の説明】
【００９０】
１００・・・プロジェクタ、１１０・・・画面、１１２・・・検査対象領域、１１４・・・サンプリング領域、１１６・・・着目画素、１２０・・・スクリーン、２００・・・撮像手段、３００・・・画像情報処理部、３１０・・・入力部、３２０・・・検査対象領域抽出部、３３０・・・背景画像差分処理部、３４０・・・平滑化処理部、３５０・・・画像複製部、３６０・・・線欠陥検出部、３６２・・・サンプリング領域画定部、３６４・・・特徴画素抽出部、３６６・・・特徴値設定部、３６８・・・線欠陥判別部、４００・・・出力部
【図１】
2006047077.tif 000009
【図２】
2006047077.tif 000010
【図３】
2006047077.tif 000011
【図４】
2006047077.tif 000012
【図５】
2006047077.tif 000013
【図６】
2006047077.tif 000014
【図７】
2006047077.tif 000015
【図８】
2006047077.tif 000016
【図９】
2006047077.tif 000017
【図１０】
2006047077.tif 000018
【図１１】
2006047077.tif 000019
【図１２】
2006047077.tif 000020
【図１３】
2006047077.tif 000021
【図１４】
2006047077.tif 000022
【図１５】
2006047077.tif 000023
【図１６】
2006047077.tif 000024
【図１７】
2006047077.tif 000025
【図１８】
2006047077.tif 000026
【図１９】
2006047077.tif 000027